M.Sc. Data Science
Fact sheet
Abschluss
Master, Master of Science (M.Sc.)
Unterrichtssprache
Deutsch, teilweise Englisch
Fachrichtung
Big Data, Business Analytics, Data Science, Datenanalyse, Digital Business, Informatik, Information Technology and Business, IT, Programmierung, Wirtschaftsinformatik
Schwerpunkte
Big Data, Business Statistics, Data Analysis, Data Science, Datenstrukturen, Digital Business Transformation, Digital Technologies, Digital Transformation & Data Science, Digitalisierung, Informatik, Informationstechnologie / IT, Programmierung, Statistik, Wirtschaftsinformatik
Studienart
Berufsbegleitendes Studium, Teilzeit Studium
Kontakt
Ansprechpartner
Maria Kruse
Studiengangskoordinatorin
Maria Kruse
Studiengangskoordinatorin
Anschrift
Leuphana Universität Lüneburg
Professional School
Master Data Science
Universitätsallee 1, C4.308a
21335 Lüneburg
Leuphana Universität Lüneburg
Professional School
Master Data Science
Universitätsallee 1, C4.308a
21335 Lüneburg
Im Alltag von Unternehmen und Organisationen wird der Bedarf am Umgang mit großen komplexen Datenmengen in Zeiten voranschreitender Digitalisierung immer größer. Der berufsbegleitende Studiengang Data Science setzt hier an und vermittelt den Studierenden die notwendigen methodischen Grundlagen und Kenntnisse, um den Herausforderungen an Verarbeitung und Auswertung dieser Daten begegnen zu können. Sie werden befähigt, die Potentiale der Daten auszuschöpfen und darauf aufbauend Entscheidungsprozesse mitgestalten zu können.
Die Studierenden belegen in den 3 Studiensemestern insgesamt 5 Fachmodule sowie pro Semester ein Transfermodul, mit dem das erworbene Wissen in einen anwendungsorientierten Kontext gesetzt werden soll. Ein Komplementärmodul lenkt den Blick auf übergreifende Themen wie Kommunikation und Führungsverhalten.
Themen der Fachmodule sind Mathematik, Statistik, Maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netzwerke, Datenbanken und Information Retrieval. Die Transfermodule widmen sich Data Economy, der Analyse großer Datenmengen sowie ethischen und rechtlichen Aspekten der Datenanalyse.
Die Studierenden belegen in den 3 Studiensemestern insgesamt 5 Fachmodule sowie pro Semester ein Transfermodul, mit dem das erworbene Wissen in einen anwendungsorientierten Kontext gesetzt werden soll. Ein Komplementärmodul lenkt den Blick auf übergreifende Themen wie Kommunikation und Führungsverhalten.
Themen der Fachmodule sind Mathematik, Statistik, Maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netzwerke, Datenbanken und Information Retrieval. Die Transfermodule widmen sich Data Economy, der Analyse großer Datenmengen sowie ethischen und rechtlichen Aspekten der Datenanalyse.
Schwerpunkte
Akkreditierung
Voraussetzungen / Zulassung
- Bachelorabschluss
- 1 Jahr einschlägige Berufserfahrung nach dem ersten Hochschulabschluss
- Fachkenntnisse in Statistik und Informatik im Umfang von 10 ECTS (falls nicht nachweisbar, kann diese Voraussetzung durch das Belegen der Weiterbildung Data Analytics erfüllt werden)
- Ausreichende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
Wichtige Termine
Alle Informationen zu den Bewerbungsfristen finden Sie hier.
Kosten und Gebühren
19.800 Euro (vorbehaltlich des formellen Änderungsbeschlusses) zzgl. ca. 210 Euro Semesterbeiträge pro Semester